sort函数

学校练习，简单的我就不放上来了，值得整理的，我保存一下 习题 4 1.1.验证元素唯一性 （二重循环） 1.1.1.算法描述 验证元素唯一性，主要方法是：建立两重循环，进行校验每个元素和其他元素的 1.1.2. 伪代码 UniqueElements(A[0..m-1]) // 验证给定数组中的元素是否唯一 // 输入 : 数组 A[0..n-1] // 输出 : 如果 A 中元素全部唯一，返回 true // 否则返回 false for i<- 0 to n-2 do for j<- i+1 to n-1 do if A[i]=a[j] return false return true 1.1.3. 算法实现 bool UniqueElements(int ele[],int len){ for(int i=0;i<len-1;i++) for(int j=i+1;j<len;j++) if(ele[i]==ele[j]) return false; return true; } 2.1.算法优化（quick sort 优化） 2.1.1. 算法描述 使用 quick sort 排序算法进行优化，主要方法是：使用 quick sort 算法，进行元素排序，再取第一个值。 2.1.2 验证元素唯一性 (quick sort 优化，伪代码 ) UniqueElements(A[0.

本文链接：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/100136531 一、什么是排序算法 1.1、排序定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 1.2、排序术语 稳定 ： 如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序 ：所有排序操作都在内存中完成； 外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度 ： 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度 ：运行完一个程序所需内存的大小。 1.3、算法总结 ​ （ 注意 ：n指数据规模；k指“桶”的个数；In-place指占用常数内存，不占用额外内存；Out-place指占用额外内存） 1.4、算法分类 ​ 1.5、比较和非比较的区别 常见的 快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序 等属于 比较排序 。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置 。在 冒泡排序 之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在 归并排序、快速排序 之类的排序中，问题规模通过 分治法 消减为logN次，所以时间复杂度平均 O(nlogn) 。比较排序的优势是

排序概念 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 算法总结 名词解释： n: 数据规模 k: “桶”的个数 In-place: 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place: 占用额外内存 专业术语: 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序：所有排序操作都在内存中完成； 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度：运行完一个程序所需内存的大小。 算法分类 比较和非比较的区别 常见的 快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序 等属于 比较排序 。 在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。 在 冒泡排序 之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在 归并排序、快速排序 之类的排序中，问题规模通过 分治法 消减为logN次，所以时间复杂度平均 O(nlogn) 。 比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说， 比较排序适用于一切需要排序的情况。 计数排序、基数排序、桶排序 则属于 非比较排序 。非比较排序是通过确定每个元素之前，应该有多少个元素来排序

1.push（p1,p2...）；入栈，在数组最后面添加元素 　　参数：要入栈的元素 　　返回值：数组长度； 2.pop();出栈 最后一个元素出栈 　　参数：none； 　　返回值：出栈元素 结果： shift();出队，第一个元素出队 　　参数：none 　　返回值：出队元素 运行结果： sort(comparator);排队 　　comparator为一个比较器函数，函数可以接受两个值a,b；当a位于b之前的时候返回 　　comparator（a,b）; 　　用 最少代码，完成可以自由选择按照对象id/name/age/grade来升序或者降序排列 　　　　 　　　　排序后结果： 　　　　 重构sort(); 　　利用冒泡排序 　　 来源： https://www.cnblogs.com/ys199610/p/11411001.html

本文是我的第303篇原创 摘要 本文是腾讯50道常考编程题之一：求解两个有序数组合并后的中位数，属于 "Hard" 难度，在校招中难倒一大波校招生。本文提供一种基本解法：基于归并排序。并对归并排序可能不是很了解的同学，提供了图解归并排序的讲解。 题目 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5 分析 熟悉「归并排序」的同学( 对于不熟悉的下面也会图文阐述下 )， 应该很快就能想出这个题目的解题思路，这个方法我认为也是这道题最直接的一种解法，并且也能满足求解时间复杂度的要求 O(m+n)，只不过需要占用O(m+n)的空间，但是题目未作要求。 完整代码 下文是我在2017年10月31日编写的，那时公众号还叫 算法channel， 那时关注我的人只有几十个，可能现在大部分同学都没看到。现在经过整理后，附录到这里，希望能对不熟悉归并排序的同学有所帮助。 归并排序 图文讲解 归并思想 归并排序，英文名称是MERGE-SORT。

在原作者基础上加入注释 原作者：https://www.cnblogs.com/agui521/p/6918229.html 归并排序：归并排序（英语：Merge sort，或mergesort），是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(n log n)。1945年由 约翰·冯·诺伊曼 首次提出。该算法是采用 分治法 （Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治 递归 可以同时进行。 归并排序的核心思想是将两个有序的数列合并成一个大的有序的序列。通过递归，层层合并，即为归并。 如图，从下到上，每一步都需要将两个已经有序的子数组合并成一个大的有序数组，如下是实现合并的具体代码，请读者细细体会 void merge(int arr[],int l,int mid,int r) { int aux[r-l+1];//开辟一个新的数组，将原数组映射进去 for(int m=l;m<=r;m++) { aux[m-l]=arr[m]; } int i=l,j=mid+1;//i和j分别指向两个子数组开头部分 for(int k=l;k<=r;k++) {　　　　　　　　　　　 　　//分四种情况判断： 　　//i>mid 把大于mid的数据并入;j>r 把i-mid的数据并入； //aux[i-l]<aux[j-l]，把小的数据即aux[i-l]并入

题解 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; //函数重载 bool comp(const int &aa,const int &bb){ return aa>bb; } int main(){ int n,m; int a[10050]; while(~scanf("%d%d",&n,&m)){ for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); sort(a,a+n,comp); for(int i=0;i<m;i++){ printf("%d",a[i]); if(i!=m-1) printf(" "); } printf("\n"); } return 0; } 本题重点在 函数重载 ， 当默认排序无法满足要求时，需要手写一个 比较函数 comp 作为 sort的第三个参数 来源： https://www.cnblogs.com/xxwang1018/p/11392484.html

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore （hive元数据） Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS，大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1）由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言， 再无类似之处。 （2）数据存储位置。 hdfs raw local fs （3）数据格式。 分隔符 （4）数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据，使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 （5） 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 （6）执行延迟。由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 （7）可扩展性 （8）数据规模。 hive几种基本表类型

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/342 " 挖坑法思路： 取一个元素p（第一个元素），使元素p归位； 列表被p分成两部分，左边的数一定不大于p，右边的数一定不小于p； 递归完成排序。 Python代码示例： lst = [5, 7, 4, 3, 1, 2, 9, 8] def quick_sort(d, l, r): if l < r: m = partition(d, l, r) quick_sort(d, l, m - 1) quick_sort(d, m + 1, r) def partition(d, l, r): # 挖坑法，函数执行结束后，左边的数一定不大于p，右边的数一定不小于p p = d[l] while l < r: while l < r and d[r] >= p: r -= 1 d[l] = d[r] while l < r and d[l] <= p: l += 1 d[r] = d[l] d[l] = p return l quick_sort(lst, 0, len(lst) - 1) 《算法导论》中的快速排序： class QuickSort(object): __INSTANCE = None def __new__(cls, *args, **kwargs): """单例模式""" if not cls._

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/342 " 挖坑法思路： 取一个元素p（第一个元素），使元素p归位； 列表被p分成两部分，左边的数一定不大于p，右边的数一定不小于p； 递归完成排序。 Python代码示例： lst = [5, 7, 4, 3, 1, 2, 9, 8] def quick_sort(d, l, r): if l < r: m = partition(d, l, r) quick_sort(d, l, m - 1) quick_sort(d, m + 1, r) def partition(d, l, r): # 挖坑法，函数执行结束后，左边的数一定不大于p，右边的数一定不小于p p = d[l] while l < r: while l < r and d[r] >= p: r -= 1 d[l] = d[r] while l < r and d[l] <= p: l += 1 d[r] = d[l] d[l] = p return l quick_sort(lst, 0, len(lst) - 1) 《算法导论》中的快速排序： class QuickSort(object): __INSTANCE = None def __new__(cls, *args, **kwargs): """单例模式""" if not cls._